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ASR(AS Roma Fan Token)24小時漲10.56%

Gate News Bot 消息,08月22日,據CoinMarketCap行情,截至發稿時,ASR(AS Roma Fan Token)現報3.44美元,24小時內漲10.56%,最高觸及5.50美元,最低回落至2.98美元,24小時交易量達2.17億美元。當前市值約爲2680萬美元,較昨日增長256萬美元。 AS Roma Fan Token是意大利頂級足球俱樂部羅馬隊的官方粉絲代幣。AS Roma成立於1927年,是意大利最具標志性的足球俱樂部之一。在90多年的歷史中,AS Roma贏得了3次意甲聯賽冠軍和9次意大利杯冠軍。作爲意大利足壇的強隊,AS Roma正努力在歐洲足球舞臺上建
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ASR0.72%
09:13

MGBX 將上線CHZ、ASR、OG、SANTOS、PSG現貨交易

據官方消息,MGBX 將於 2025 年 8 月 12 日 19:30(SGT) 上線 CHZ(chiliZ)、ASR(AS Roma Token)、OG(OG Fan Token)、SANTOS(Santos FC Fan Token)、PSG(Paris Saint-Germain Token)現貨交易。 充值開放時間:2025 年 8 月 12 日 19:00(SGT) 交易開放時間:2025 年 8 月 12 日 19:30(SGT) 提現開放時間:2025 年 8 月 15 日 19:00(SGT)
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ASR(AS Roma Fan Token)24小時漲70.86%

Gate News Bot 消息,8月08日,據CoinMarketCap行情,截至發稿時,ASR(AS Roma Fan Token)現報8.04美元,24小時內漲70.86%,最高觸及8.22美元,最低回落至4.56美元,24小時交易量達2.27億美元。當前市值約爲6190萬美元,較昨日增長2570萬美元。 AS Roma Fan Token是意大利足球俱樂部羅馬隊的粉絲代幣。AS Roma成立於1927年,是意大利歷史悠久的足球俱樂部之一。在90多年的歷史中,AS Roma贏得了3次意甲聯賽冠軍和9次意大利杯冠軍。作爲意大利本土的主導力量,AS Roma正努力躋身歐洲足球頂級行列。
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ASR0.72%
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ASR(AS Roma Fan Token)24小時漲34.47%

Gate News Bot 消息,07月28日,據CoinMarketCap行情,截至發稿時,ASR(AS Roma Fan Token)現報 5.23美元,24 小時內漲34.47%,最高觸及 6.62美元,最低回落至 2.14美元。當前市值約爲 3990萬美元,較昨日增長1020萬美元。 AS Roma Fan Token是意大利頂級足球俱樂部羅馬隊的官方球跡代幣。AS Roma成立於1927年,是意大利最具標志性的足球俱樂部之一。在90多年的歷史中,AS Roma已贏得3次意甲聯賽冠軍和9次意大利杯冠軍。作爲一支在本土佔據主導地位的球隊,AS Roma正繼續推動俱樂部發展,努力躋身歐
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01:19

Jupiter:Q2 ASR激勵申領已開放

Odaily星球日報訊 Jupiter 官方於 X 平台發文表示,2025 年 Q2 投票 ASR 激勵已開放申領。如用戶在今年第二季度曾參與投票,可以在領取對應活躍質押激勵。
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08:43

Aave提議推出sGHO儲蓄產品並引入Aave儲蓄利率(ASR)

Aave社區推出新提案,計劃推出sGHO儲蓄產品,並引入Aave儲蓄利率,促進穩定幣GHO的增長。sGHO是低風險儲蓄產品,用戶存入GHO可獲得基於ASR的複利收益,提高流通量。ASR收益由Aave協議收入支持,預計推出sGHO將幫助GHO增長至更高水平,每1億美元的GHO收入相當於Aave DAO從10億美元USDC中獲得的收益。
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15:29

Sanctum質押已上線

Odaily星球日報訊 Sanctum 於 X 平臺發文表示,質押已上線,3000 萬枚 CLOUD 將作為主動質押獎勵(ASR)分發給參與質押和治理的用戶。
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粉絲幣板塊普漲,JUV 24H漲幅94.58%

粉絲代幣整體上呈現普漲趨勢,其中JUV漲幅最高達94.58%,ACM、ASR、CITY、OG、LAZIO、BAR、PSG等代幣也有不同程度的漲幅。例如JUV報價為2.05 USDT,ACM為1.40 USDT,ASR為1.57 USDT,CITY為1.32 USDT,OG為4.07 USDT,LAZIO為1.28 USDT,BAR為1.64 USDT,PSG為2.41 USDT。
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JUV0.47%
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據網站管理員主頁 1 月 8 日報導,開源對話式 AI 工具包 NVIDIA NeMo 宣佈推出長尾小鸚鵡ASR模型系列,這是一系列最先進的自動語音辨識 (ASR) 模型,能夠以出色的準確性轉錄英語口語。 英偉達宣佈了四款基於RNN換能器/連接主義時間分類解碼器的長尾小鸚鵡模型,具有0.6-1.1億個參數。 它們能夠處理各種音訊環境,並且在僅對 64,000 小時的數據集進行訓練后,在 Benchmark 數據集上實現了出色的單詞錯誤率 (WER) 性能,優於以前的模型。 根據開發人員的說法,這些模型對音樂和靜音等非語音片段具有魯棒性,並且在基準測試中優於OpenAI的Whisper v3。 它們還通過預先訓練的控制點提供使用者友好的集成到專案中。
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